使用yolov9进行目标检测
一、论文和代码地址
二、下载以及使用yolov9进行目标检测流程
首先需要从github上拉取yolov9的仓库,下载预训练权重文件yolov9-c.pt到当前文件夹,创建data/images文件夹,并将要推理的图片放到文件夹中,直接运行detect.py文件,它会自动安装需要的依赖,具体代码如下
代码如下(示例):
git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov9.git //拉取仓库
python detect.py --weights yolov9-c.pt
检测结果如下:
注意:
所需环境为:
- python 环境为3.8
- torch版本为1.8.0+cu111
- torchvision版本为0.9.0+cu111
可能遇到的error:
File "/home/mjy/yolov9/utils/general.py", line 905, in non_max_suppression
device = prediction.device
AttributeError: 'list' object has no attribute 'device'
据我所知,第902行如下代码并未执行,所以prediction的类型依然为list
if isinstance(prediction, (list, tuple)): # YOLO model in validation model, output = (inference_out, loss_out)
prediction = prediction[0] # select only inference output
解决办法:
直接将if判断去掉将 prediction = prediction[0]放到外面。